BelikanM/kibali-expert8-geoscan

KIBALI Expert 8: Geoscan GPR Analysis

🎯 Description

Expert spécialisé dans l'analyse GPR (Ground Penetrating Radar) avec détection d'anomalies, classification de matériaux et traitement de données géophysiques

Construit SUR KIBALI Phase 1 (base scientifique) pour créer un écosystème hiérarchique spécialisé.

🧠 Capacités spécialisées

• Analyser les fichiers GPR DT1 et DZT
• Détecter les hyperboles et objets métalliques
• Classifier les types de sols et matériaux
• Traiter les images scannées GPR avec OCR
• Exporter les résultats en 3D PLY/HDF5
• Expliquer la théorie GPR et les principes physiques

📊 Données d'entraînement

• Sources: Algorithmes d'analyse GPR, théorie des ondes électromagnétiques, formats de fichiers DT1/DZT
• Dataset: 8 exemples spécialisés
• Approche: Analyse théorique et méthodologique

📊 Entraînement

• Modèle de base: KIBALI Phase 1 (BelikanM/kibali-instruct-7b-lora)
• Méthode: LoRA additionnel léger (r=2)
• Paramètres entraînables: 35,979,264 (0.4944%)
• Dataset: 8 exemples spécialisés

💻 Utilisation

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import PeftModel

# Chargement hiérarchique
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.float16
)

# Appliquer KIBALI Phase 1
kibali_base = PeftModel.from_pretrained(base_model, "BelikanM/kibali-instruct-7b-lora")

# Appliquer Expert 8
model = PeftModel.from_pretrained(kibali_base, "BelikanM/kibali-expert8-geoscan")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2")

# Prêt pour l'expertise spécialisée !

🌟 Écosystème KIBALI

Cet expert complète la spécialisation en geoscan.

📄 Licence

Apache 2.0 - Identique au modèle de base Mistral

👨‍🔬 Auteur

BelikanM - Écosystème KIBALI pour la géophysique appliquée